Какие преимущества дает использование сверточных нейросетей в задачах компьютерного зрения?

Некоторые преимущества использования свёрточных нейронных сетей (CNN) в задачах компьютерного зрения:

• Высокая производительность. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai CNN способны автоматически извлекать иерархические признаки из изображений, начиная с простых форм и текстур и заканчивая более абстрактными понятиями, такими как объекты и их характеристики. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Автоматическое обучение признакам. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai В отличие от традиционных методов анализа изображений, которые требуют ручной разработки признаков, CNN позволяют автоматически изучать признаки из данных. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Масштабируемость. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai CNN эффективны при работе с большими объёмами данных. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Обобщающая способность. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Модели, обученные на одних изображениях, могут успешно работать на новых, незнакомых данных. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Инвариантность к сдвигам. kvan.tech CNN менее чувствительны к небольшим смещениям объектов в кадре, что улучшает обобщение. kvan.tech
• Устойчивость к изменениям. www.binance.com CNN подходят для реальных приложений, поскольку они устойчивы к изменениям освещения, цвета и незначительным искажениям входного изображения. www.binance.com
• Возможность обучения сквозным образом. www.binance.com Это позволяет одновременно оптимизировать все параметры сети для повышения производительности и более быстрой сходимости. www.binance.com